비즈니스 문제를 AI 문제로 정렬하는 방법
비즈니스 문제를 AI 문제로 바꾸는 완화 접근과 명시적 가정의 중요성을 설명했습니다. 아자르 추천 시스템 사례로 장기 매출을 대화 시간 예측 문제로 단계적으로 정렬하는 과정을 소개했습니다.
#ML#최적화#convex relaxation
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최적화 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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레거시 GPU에 날개 달기: 극한의 서빙 최적화 가이드
BERT 기반 SPLADE 모델의 대규모 실시간 서빙 최적화 방법을 소개했습니다. FlashTokenizer와 전/후처리, 추론 최적화로 레거시 GPU 성능을 끌어올린 사례입니다.
#BERT#LLM#모델 추론
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레거시 GPU에 날개 달기: 극한의 서빙 최적화 가이드
프론트엔드 서비스 최적화? 토스에서는 '이렇게' 합니다! 모닥불 | EP.8
토스 개발자들이 프론트엔드 성능 최적화의 본질과 실무 노하우를 공유했습니다. 초기 로딩과 런타임, React 리렌더링 최적화 사례를 다뤘습니다.
#성능#최적화#React
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일상 속 어디든 AI, 노타AI 준비하기
노타AI의 온디바이스·엣지 AI 기술과 주요 솔루션, 조직문화와 복지를 정리한 기업 분석 글입니다. 채용 준비 관점에서 회사의 비전과 최근 소식까지 함께 살펴볼 수 있습니다.
#ML#온디바이스 AI#엣지 AI
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[Operational Research] EURO 2024 학회 참가 후기
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#ML#최적화#컨퍼런스
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웹폰트 최적화를 통한 CDN 비용절감
웹폰트 최적화를 통해 CDN 비용을 절감한 사례를 소개했습니다. 불필요한 리소스 사용을 줄이기 위한 세밀한 비용 관리가 핵심입니다.
#CDN#웹폰트#최적화
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컬리가 상품을 고객에게 빠르게 전달하는 똑똑한 방법
컬리는 TC-권역 할당을 조합 최적화 문제로 정의해 배송 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. OR-Tools의 solver와 현실 데이터를 활용해 권역 재분할까지 적용했습니다.
#최적화#OR-Tools#조합 최적화
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컬리, IEEM 2022에서 물류센터 생산 계획 최적화 논문을 발표하다
컬리가 IEEM 2022에서 물류센터 생산 계획 최적화 논문을 발표했습니다. 유전 알고리즘으로 배치 피킹 효율을 높이고 실제 물류센터 적용을 검토했습니다.
#최적화#유전 알고리즘#물류센터
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강화학습을 이용한 SMT 공정의 Chip Mount Planning 최적화
SMT 공정의 chip mount planning을 강화학습으로 최적화한 초기 결과를 소개했습니다. 33개 sample 실험과 IPC sample 분석을 통해 적용 가능성과 개선 과제를 확인했습니다.
#강화학습#최적화#ML
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컬리는 물류 최적화 문제를 어떻게 풀고 있을까? - 1부
컬리는 QPS 공정의 생산성을 높이기 위해 바구니 안 고유 상품 수를 줄이는 최적화 문제를 다뤘습니다. 기존 방식 대신 유전 알고리즘을 적용해 10% 이상 개선 가능성을 확인했습니다.
#유전 알고리즘#최적화#물류
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